Preview

Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника

Расширенный поиск

Автоматический метод анализа мультиспектральных кольпоскопических изображений для телевизионной системы диагностики рака шейки матки

Аннотация

Предложен автоматический метод анализа флуоресцентных изображений, полученных при возбуждающих излучениях с длиной волны 360 и 390 нм. Метод позволяет выявить состояния тканей шейки матки: норму, воспалительный процесс (chronic nonspecific inflammation - CNI), и онкологические изменения (cervical intraepithelial neoplasia - CIN), и построить дифференциальную карту патологии. Для границы CIN/CNI достигнуты чувствительность 87 % и специфичность 71 %. Метод включает специальную предобработку исходных изображений: совмещение изображений, полученных в разных условиях освещения и выделение области интереса. Особенностями метода являются использование совокупности признаков, рассчитанных по изображениям разного типа, и решающее правило при классификации на основе методов интеллектуального анализа данных.

Об авторах

Н. А. Обухова
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия


А. А. Мотыко
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)
Россия


Список литературы

1. Cancer Facts & Figures 2006 // URL: http://www. can-cer.org/cancer/cervicalcancer/detailedguide/cervical-cancer-key-statistics (дата посещения 10.12.2015).

2. Cervical cancer incidence and survival in Korea: 1993-2002 / H. H. Chung, M. J. Jang, K. W. Jung et al. // Int. J. of Gynecological Cancer. 2006. Vol. 16, № 5, Р. 1833-1838.

3. Automated image analysis of digital colposcopy for the detection of cervical neoplasia / S. Y. Park, M. Follen, A. Milbourne et al. // J. of Bio-medical Optics. 2008. Vol. 13, iss. 1. P. (014029-1)-( 014029-10).

4. Colposcopy for the diagnosis of squamous intraepithelial lesions: a meta-analysis / M. F. Mitchell, D. Schottenfeld, G. Tortolero-Luna et al. // Obstet. Gynecol. 1998. Vol. 91. P. 626-631.

5. Srinvasan Y., Hernes D., Tulpue B. A Probabilistic Approach to Segmentation and Classification of Neoplasia in Uterine Cervix Images Using Color and Geometric Features // SPIE Proc. 2009. Vol. 7259: Medical Imaging 2009: Image Processing // http://spie.org/Publications /Proceedings/Paper/10.1117/12.811210# (дата посещения 10.12.2015).

6. Xiong J. L.б Wang J. Gu. Image Segmentation of the Acetowhite region in Cervix Images Based on Chromaticity // Proc. of 9 Int. Conf. on In-formation Technology an Applications in Biomedicine (ITAB 2009). Larnaca, Cyprus, 5-7 Nov. 2009. Piscataway: IEEE, 2009. P. 140-144.

7. Huang X., Wang W., Xue Z. Tissue Classification using Cluster Features for Lesion Detection in Digital Cervigrams // SPIE Proc. 2008. Vol. 6914. Medical Imaging 2008: Image Processing // http://spie.org/Publica-tions /Proceedings/Paper/10.1117/12.771088 (дата посещения 10.12.2015).

8. Alush A., Greenspan H., Goldberger J. Auto-mated and Interactive Lesion Detection an Segmentation in Uterine Cervix Images // IEEE Trans. on Medical Imaging. 2010. Vol. MI-29, № 2. P. 488-501.

9. Alush A., Greenspan H., Goldberger J. Lesion Detection and Segmentation in uterine cervix images using an arc-level MRF // Proc. of Int. Conf. on Information Technology and Applications in Biomedicine (ISBI 2009). Boston, MA, USA, June 28 - July 1, 2009. P. 474-477 // http://www.sciweavers.org/read/lesion-detection-and-seg mentation-in-uterine-cervix-images-using-an-arc-level-mrf-61381 (дата посещения 10.12.2015).

10. Content Analysis of Uterine Cervix Images: Initial Steps Towards Content Based Indexing and Retrieval of Cervigrams // S. Gordon, G. Zimmer-man, R. Long et al. // SPIE Proc. 2006. Vol. 6144. Medical Imaging 2006: Image Processing. P. 1549-1556.

11. Automated image analysis of digital colposcopy for the detection of cervical neoplasia / S. Park, M. Follen, A. Milbourne et al. // J. Biomed Opt. 2008. Vol. 13, № 1. P. 14-29.

12. Multispectral digital colposcopy for in vivo detection of cervical cancer / J. M. Benavides, S. Chang, S. Y. Park et al. // Optics express. 2003. Vol. 11, № 10. P. 1223-1236.

13. Multispectral digital microscopy for in vivo detection of oral neoplasia in the hamster cheek pouch model of carcinogenesis / S. Y. Park, K. Sokolov, T. Collier et al. // Optics Express. 2005. Vol. 13. P. 749-762.

14. Van Raad V., Bradley A. B. Emerging Technologies, Signal proceeding and statistical methods for screening of cervical cancer in vivo - are they good candidates for cervical screening? // Proc. of IEEE 2nd Int. Conf. on Advances in Medical Signal and Information Processing (MEDSIP'04), Malta, 5-8 Sept., 2004. P. 210-217 // http://espace.lib-rary.uq.edu.au/view/UQ:8932/MEDSIP04 _VVR_APB.pdf (дата посещения 10.12.2015).

15. Ji Q., Engel J., Craine E. Texture Analysis for classification of Cervix Lesions // IEEE Trans. on Medical Imaging. 2010. Vol. 19, № 11. P. 1144-1149.

16. Ji Q., Engel J., Craine E. Classifying cervix tissue patterns with texture analysis // Pattern Recognition. 2000. Vol. 33, № 9. P. 1561-1573.

17. Segmentation and Classification of Cervix Lesions by Pattern and Texture Analysis / Bh. Tul-pule , Sh. Yang, Y. Srinivasan et al. // Proc. of IEEE Int. Conf. on Fuzzy System. 22-25 May 2005. Reno, NV, USA. Piscataway: IEEE, 2005. P. 173-176.

18. Tulpule B. Color and Texture Analysis of Cervix Lesions: MS in Electrical Engineering Degree Thesis // Texas Tech. University. Lubbock, TX, USA. 2004, 56 p. // https://www.google.ru/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0ahUKEwjvndncyaLKAhVH_3IKHTqsAQ4QFggfMAA&url=https%3A%2F%2Frepositories.tdl.org%2Fttuir%2Fbitstream%2Fhandle%2F2346%2F13541%2F31295019800795.pdf%3Fsequence%3D1&usg=AFQjCNFYL9wqDUi-_ovmDIWOMfaf0B9znA&cad=rjt (дата посещения 10.12.2015).

19. Li Wenjing, Poirson A. Detection and Characterization of Abnormal Vascular Patterns in Automated Cervical Image Analysis // URL: http://www.sti-hawaii.com/docs /ISVC2006 /ISVC06_225_CameraReady.pdf (дата посещения 10.12.2015).

20. Classification of Cervix Lesions Using Filter Bank-Based Texture Models / Y. Srinivasan, B. Nutter, S. Mitra et al. // Proc. of the 19th IEEE Symp. Computer-Based Medical Systems (CBMS’06). 22-23 June 2006, Salt Lake City, UT, USA. Piscataway: IEEE, 2006. P. 832-840.

21. Gordon S., Zimmerman G., Greenspan H. Image segmentation of Uterine Cervix images for indexing in PACS // Proc. of the 17th IEEE Symp. on Computer-Based Medical Systems (CBMS’04). 24-25 June 2004, Tel Aviv, Israel. Piscataway: IEEE, 2004. P. 298-303.

22. Комплекс для флуоресцентной диагностики и фотодинамической терапии заболеваний шейки матки / Н. А. Обухова, Г. В. Папаян, А. А. Мотыко и др. // Опт. журнал. 2015. Т. 82, № 12. С. 47-59.

23. Stone H. S. A Fast Direct Fourier-Based Algorithm for Subpixel Registration of Images // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2001. Vol. GRS-39, № 10. P. 2235-2242.

24. Das A., Kar A., Bhattacharyya D. Elimination of Specular reflection and Identification of ROI: The First Step in Automated Detection of Uterine Cervical Cancer using Digital Colposcopy // IEEE Int. Conf. on Imaging Systems & Techniques (IST’11). 17 May 2011, Penang, Malaysia. Piscataway: IEEE, 2011. P. 237-141.

25. Breiman L. Random Forests // J. Machine Learning. 2001. Vol. 45, iss. 1. P. 5-32.

26. Meinshausen N. Quantile Regression Forest // J. Machine Learning Research. 2006. Vol. 7, iss. 6. P. 983-999.

27. Han J., Kamber M. Data mining: concepts and techniques. 2nd. ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, Elsevier Science, 2006. 137 p


Рецензия

Для цитирования:


Обухова Н.А., Мотыко А.А. Автоматический метод анализа мультиспектральных кольпоскопических изображений для телевизионной системы диагностики рака шейки матки. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2015;(6):24-33.

For citation:


Obukhova N.A., Motyko A.A. Automatic method of colposcopic multi-spectral images analysis for television systems diagnostics of cervical cancer. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2015;(6):24-33. (In Russ.)

Просмотров: 479


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1993-8985 (Print)
ISSN 2658-4794 (Online)